使用 Segmind SSD-1B 模型產生的影像
鑑於目前科技就業市場的競爭如此激烈，您應該不斷提高技能並提高您的技術能力。對於資料和軟體工程中的任何角色，面試過程通常從一輪或兩輪編碼面試開始。
雖然專案和技術專業知識將在後面幾輪面試中為您提供幫助，但編碼面試通常很難破解，尤其是如果您已經有一段時間沒有練習的話。擁有堅實的資料結構和演算法基礎是必要的。
即使您沒有電腦科學學位，參加程式設計、資料結構和演算法方面的大學程度課程也將幫助您為編碼面試做好準備。因為學習基礎知識和幾週的刻意練習都是破解程式設計面試所必需的。
我們編制了一份免費大學課程列表，以幫助您學習資料結構和演算法。讓我們回顧一下它們。
使用 Python 進行程式設計、資料結構和演算法 由 Madhavan Mukund 教授在金奈數學學院教授的課程是使用 Python 進行資料結構和演算法的一門很棒的第一門課程。
在準備程式設計面試時，您通常必須了解高級概念。您可能會發現一些大學課程很難跟上。因此，如果您之前沒有學習過演算法中資料結構的課程，那麼這是一門很好的第一門課程。
我在本科期間學習了這門課程，發現它非常有幫助。我強烈建議您先學習本課程，然後再學習其他課程。
本課程大約有 8 週的內容。以下是課程內容的概述：
- 程式設計簡介
- Python基礎
- 搜尋演算法
- 排序算法
- Python 內建的資料結構
- 異常處理、檔案 I/O 和字串處理
- 回溯
- 資料結構，例如堆疊、佇列和堆
- 類別、物件和使用者定義的資料類型
- 動態規劃
課程鏈接： 使用 Python 進行程式設計、資料結構和演算法
算法工具箱 加州大學聖地牙哥分校的課程是學習解決問題技術基礎知識的絕佳課程，可幫助您應對程式設計面試。
您將學習首先編寫可行的強力解決方案，然後逐漸轉向更優化的解決方案，同時學習動態程式設計等技術。您可以在 Coursera 上免費旁聽課程，並使用您熟悉的程式語言。
本課程需要您幾週的時間來完成。如果您有興趣，還可以審核整個 資料結構和演算法專業化 以獲得更完整的學習路徑。
課程內容包括：
- 程式設計挑戰
- 搜尋和排序演算法
- 貪心算法
- 分而治之
- 動態規劃
課程鏈接： 算法工具箱
算法簡介 麻省理工學院的演算法課程是最受歡迎的強烈推薦的演算法課程之一。
如果您有一定的程式設計經驗並且已經熟悉資料結構和演算法的基礎知識，那麼本課程將幫助您提升水平。並學習常見資料結構演算法和演算法範式的基礎知識。
您可以在課程網站上免費存取課程材料：講義、習題集和解決方案。以下是課程內容的概述：
- 演算法的計算複雜度
- 搜索和排序
- 圖算法
- 動態規劃
課程鏈接： 算法簡介
Tim Roughgarden 教授在史丹佛大學期間提出的想法 演算法課程設計與分析 （這一部分和下一部分）將幫助你努力提高自己的演算法思維和解決問題的能力。
如果您在面試準備期間有時間，我建議您學習本課程和下一課程。在深入學習這門演算法課程之前，從之前的一門或多門課程中打下堅實的基礎將會很有幫助。
在本課程關於演算法設計和分析的第 1 部分中，您將學習：
- 大 O 表示法
- 搜索和排序
- 分而治之
- 隨機演算法
- 哈希表和布隆過濾器等資料結構
- 圖上的演算法
課程鏈接： 演算法：設計與分析，第 1 部分
在這 演算法設計與分析課程的第二部分，您將學習更多高級概念，包括：
- 貪心算法
- 動態規劃
- NP 完備性
- 啟發式分析
- 本地搜索
您可以在 YouTube 上觀看講座或在 edX 上免費旁聽課程。這些課程也可在 Coursera 上作為五門課程的專業課程提供。所以如果你喜歡這個版本，你可以審核 這個演算法專業化 在 Coursera 免費。
課程鏈接： 演算法：設計與分析，第 2 部分
我希望您找到有用的資源來幫助您準備程式設計面試。
然而，在開始準備程式設計面試之前，您應該刷新程式設計概念並專注於熟悉特定語言的功能。這將幫助您選擇正確的內建資料結構來設計具有最佳空間和運行時複雜性的演算法。
祝您順利通過程式設計面試並獲得夢想的職位！如果您正在尋找一些關於獲得資料科學工作的可行技巧，請查看 您難以找到數據科學工作的 7 個原因.
巴拉普里亞 C 是一位來自印度的開發人員和技術作家。 她喜歡在數學、編程、數據科學和內容創作的交叉領域工作。 她的興趣和專業領域包括 DevOps、數據科學和自然語言處理。 她喜歡閱讀、寫作、編碼和咖啡！ 目前，她正在通過編寫教程、操作指南、觀點文章等來學習並與開發人員社區分享她的知識。
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